仮想通貨のシステム売買手法

皆さま、こんにちは。クリプトトレーダーです。本日のテーマは「仮想通貨のシステム売買手法」です。実際にバックテストを行い、パフォーマンスの検証をします。

シンプルな移動平均の上方ブレイクで買いを仕掛け、トレーリングストップで仕切ります。ロジックも公開しますので是非ご一読下さい。

ストラテジーサマリー

まずはこちらの画像をご覧ください。ビットコイン指数の４時間足を設定し、移動平均線を描画しました。チャートから売買状況を見ることができます。

ロジック公開

ロジックは以下の通りです。

• 4時間足を使用（0時、4時、8時、12時・・）
• 終値が20期間の移動平均線を2回連続上回れば買う。
• 5%のトレーリングストップに引っかかれば仕切り。そうでない場合は継続。
• 片道手数料は0.1%とする。例、160万円の場合は1,600円。

このロジックは「買い」のみです。検証期間がたった9ヶ月弱でかつ上昇相場だったことでワークしているだけかもしれませんので、実際のトレードについては十分に注意が必要です。

じゃあ、次はどうする？

ビットコイン指数でこのストラテジーはうまくいきそうだということがわかりました。じゃあ、次はどうする？という疑問が生まれます。指数で取引はできませんので取引可能な仮想通貨で試したいところです。

日本の取引所でもうまくいくのか。そして、ビットコイン以外だったらどうなのかというところです。

以下のシナリオを検証していきます。

• Zaif取引所(ザイフ)のビットコインでうまくいきますか？
• ZaifのXEM(ネム)、MONA(モナ)、BCH(ビットコインキャッシュ)、ETH(イーサ)はどうですか？

Zaifのビットコイン

データを取得します。過去データの取得そのものはPyshonで行います。コードを公開しますのでご参考にしてください。取得データはトレードステーション（トレステ）に読み込む必要がありますが、その手順は省略します。

ビットコインの過去データ　取得コード（csvファイルに落とせる1時間足です。）

[code lang=”js”]import requests
import datetime
import pandas as pd
import csv

url = ‘https://min-api.cryptocompare.com/data/histohour?fsym=BTC&tsym=JPY&limit=2000&aggregate=1&e=Zaif’
page = requests.get(url)
data = page.json()[‘Data’]

df = pd.DataFrame(data)
df[‘timestamp’] = [datetime.datetime.fromtimestamp(d) for d in df.time]

print(df)
df.to_csv(‘zaif.csv’)
sns.heatmap(df_corr,linewidths=0.1,vmax=1.0, square=True, cmap=colormap, linecolor=’white’, annot=True)
[/code]

うまくいきそうです。

Zaifのオルトコイン

結論からいうとXEM(ネム)はダメでした。MONA(モナ)は負けてはいないものの、ほとんどやる価値がない程度で、ETH(イーサ)はまずまずでした。

BCH(ビットコインキャッシュ)は他と比べていいほうでしたが、特にものすごくいいという成績ではなかったです。ただ、パラメーターの調整もできるでしょうし、分散化を狙ってのポートフォリオ化もできますので、ロジックそのものはゴーサインがでそうです。

繰り返し述べますが、これは全ての仮想通貨が上昇基調だからこそ成立しているロジックだと思われますので、崩れてくるとワークしなくなるかもしれない（そうでないかもしれない）ということでご留意ください。

ビットコインキャッシュのパフォーマンスサマリー

まとめ

テクニカル分析の検証はまだまだ始めたばかりです。オルトコインなんかは歴史も浅く、かつ上昇相場のみというゆがんだマーケットでもありますが、だからこそ移動平均手法という超簡単なテクニカル分析でもうまくワークしそうな予感がしています。

やるべきことはたくさんあります。この記事をヒントに皆様の行動を促すことになれば幸いです。それではよい一日を！